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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

最新設計資源

基于FPGA的便攜心電智能診斷加速器及優化選芯方案[模擬設計][醫療電子]

心電圖（electrocardiogram， ECG）是診斷與心臟相關疾病的關鍵工具，可穿戴心電監護儀Holter是院外檢測的重要手段，小型化、便攜性、實時檢測是優化方向。人工智能技術應用于包括心電診斷的各個領域，但存在參數量大、難于小型化、計算速度慢的問題，不滿足便攜心電監護儀的要求，而可編程邏輯門器件（Field-Programmable Gate Array， FPGA）有并行加速的特性。在AI智能算法硬件化的工程應用上，存在成本、速度、資源利用率的權衡，需要進行科學的芯片選型。開發了一種基于1D-CNN的、用于心電診斷的BeatNet ，對于4分類的檢測任務，該模型具有98.5% 的分類準確率。

發表于：6/24/2024

寬帶多波束星載相控陣天線技術[微波|射頻][通信網絡]

為了滿足星載Ka波段相控陣天線瞬時工作帶寬大、同時多波束的需求，設計了一種基于子陣內相移和子陣間延遲的寬帶模擬多波束相控陣天線。設計的28×28單元陣列分為4個子陣列結構，子陣列內的每個單元使用移相器，子陣列之間使用延遲線。這種移相器和延遲線的組合控制方案可以實現相控陣天線的寬帶廣角掃描。仿真結果表明，在800 MHz的瞬時工作帶寬和±54°的掃描角下，所提出的天線的指向精度偏差不超過0.4°，增益惡化不超過0.5 dB。同時，采用封裝天線（AiP）架構實現了天線的輕薄化、集成化，適用于寬帶多波束星載相控陣天線的設計。

發表于：6/24/2024

Ku波段800 W氮化鎵高線性固態功放研制[微波|射頻][通信網絡]

介紹了一種Ku波段800 W氮化鎵（GaN）高線性度固態功放的工程實現。使用32片GaN功率芯片，采用微帶Gysel功分器與波導功分/合成網絡相結合的方式進行功率合成，功放在750 MHz的工作頻帶內連續波飽和輸出功率大于850 W。采用射頻預失真線性化技術優化氮化鎵功放線性度，功放三階互調指標改善幅度大于5 dB，優于-32 dBc。功放選擇帶熱管的翅片散熱器的強制風冷方案，提高了散熱器的換熱效率，散熱性能良好。通過實時監測功放芯片管殼溫度，自動配置散熱風扇轉速，實現了功放的自適應熱管理，在降低功放功耗的同時，減小了產品噪聲。功放配置了完善的控保功能，技術狀態穩定。由兩臺功放組成了1備1組件系統，可靠性及實用性滿足工程使用要求，適用于測控、通信、廣電等領域的微波發射系統。

發表于：6/24/2024

海洋環境下基于增強YOLOv7的垃圾目標檢測[模擬設計][工業自動化]

針對海洋垃圾識別任務在實際應用中模型準確率不高的問題，提出一種基于優化YOLOv7的海洋垃圾識別算法。在圖像增強部分，基于概率UIE的框架，通過添加eSE注意力減少特征信息的丟失。在損失函數部分，在IoU損失函數的基礎上引入兩層注意力機制的損失函數，將其與EIoU損失函數融合進一步提升模型的泛化能力。將該算法應用于海洋垃圾檢測任務，并在基礎數據集上對其進行評估。在YOLOTrashCan兩個數據集上的平均精度均值指標分別達到69.5%、63.5%，相較于YOLOv7算法分別提升6%、1.6%。整體實驗結果表明，所構建的算法能有效提升海洋垃圾檢測的準確性。

發表于：6/24/2024

面向三維場景動態設計的可視化工具設計與實現[模擬設計][工業自動化]

可視化工具能改善三維設計領域中工作復雜繁瑣的問題，但現有工具較少同時兼顧動態設計與低編程門檻要求。面向設計師群體，設計實現可視化工具，關注三維場景中的動態設計內容。使用基于任務價值、影響力以及緊迫度的動態任務調度算法，改善關鍵視覺效果的響應延遲問題。實驗及運行結果表明，調度算法能優化關鍵任務執行，可視化工具有助于簡易快捷地進行三維場景設計。

發表于：6/24/2024

基于Vivaldi的超寬帶低剖面天線設計[通信與網絡][通信網絡]

針對超寬帶小型化雷達系統的需求背景，設計了一款通過交趾耦合形成天線間緊耦合結構的超寬帶低剖面陣列天線。該陣列天線單元首先在傳統Vivaldi天線結構上增設了一對帶圓形腔體的弧形槽，從而使傳統Vivaldi天線頂端呈現類似偶極子輻射結構的形態；然后通過采用交趾耦合結構起到天線間緊耦合作用，明顯降低了天線的整體剖面高度；接下來在天線單元上層引入介質匹配層，進一步改善了匹配效果。仿真結果表明：設計的陣列天線在2.5~15 GHz工作頻段內，其駐波比均小于2，12×12天線陣列最大增益大于20 dB，陣列天線單元剖面高度僅為15 mm（0.125倍低頻波長）。因此，設計的天線在保證超寬帶性能下還大大降低了天線的剖面高度，具有較高的工程應用價值。

發表于：6/24/2024

基于排序分組碼本的糾錯譯碼優化算法[通信與網絡][通信網絡]

針對基于猜測隨機加性噪聲的通用糾錯譯碼算法中碼本容量大、譯碼速度慢的問題，提出一種基于排序分組碼本的糾錯譯碼優化算法。對待譯碼序列分段，按照信息位碼重大小對各碼段進行排序，再按照碼重值對碼段進行分組，產生每組的碼本，以組的形式進行譯碼。經仿真驗證表明，優化算法譯碼速度相比于噪聲猜測譯碼算法提升了一倍，誤碼性能與極大似然譯碼算法性能基本一致，驗證了算法有效性。

發表于：6/24/2024

基于LabWindows/CVI的飛機油量系統故障檢測和修理[嵌入式技術][航空航天]

現階段國內直升機油量采集和顯示系統的排故方式多采用系統聯試，不能快速準確地定位故障?；贚abWindows/CVI設計開發了油量系統故障診斷測試程序，既可以單獨測試系統中某一個部件，又可以系統聯試。通過對串行數據的分析，均可以快速判定油量信號變換器或油量指示器的故障情況。該診斷方法易實現，有助于彌補現階段直升機油量系統故障檢測和修理手段的不足，具有一定的應用前景。

發表于：6/24/2024

基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統設計[嵌入式技術][工業自動化]

電磁繼電器在現代國防軍事、工業自動化以及交通運輸等領域應用廣泛，當系統中的電磁繼電器發生失效時將影響整個電氣系統的可靠運行。為了提高電氣系統的可靠性，需要檢測繼電器的特性參數，以評估其工作性能并提高其穩定性。針對電磁繼電器觸點易失效問題，設計了一套基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統。采用鐵路繼電器作為試品，分析繼電器的各項特性參數，并選取能反映其觸點退化程度的時間參數進行測試。這種能夠應用于多型號繼電器的便攜式在線測試系統，可實時檢測繼電器吸合和釋放過程中的電壓變化波形并進行數據存儲，為后續繼電器的性能狀態評估提供了數據支撐，也為電磁繼電器的維修維護提供了參考數據。

發表于：6/24/2024

基于RISC-V的硬件管理控制器設計[嵌入式技術][工業自動化]

隨著云計算、大數據等先進計算產業的發展，基于硬件的管理模式實現智能化管理具有重要意義?；赗ISC-V核心設計實現一種硬件管理控制芯片，利用網絡通信工具，實現對應用系統的有效管理?；赨VM驗證方法學構建驗證平臺進行仿真驗證，基于FPGA構建芯片原型驗證平臺與上位機進行協同驗證與穩定性測試。物理設計采用40 nm工藝，設計頻率為250 MHz。

發表于：6/24/2024

基于SiP技術的信號處理通道設計[模擬設計][航空航天]

隨著軍用無人機等航電系統不斷朝著小型化、智能化、綜合化的方向發展，如何有效滿足裝備的低SWaP（Size，Weight and Power）要求成為一大難題。介紹了某型寬帶綜合化數字預處理模塊的研制，利用“裸芯片+高密度基板”系統級封裝（SiP）的方式對信號處理平臺（DSP、FPGA、SerDes和DDR芯片）進行集成，替代目前業界普遍采用的“封裝芯片+印制板+平面集成”的傳統方式，實現寬帶綜合化數字信號處理模塊的高密度集成。在主要性能指標（可編程邏輯資源、定點處理能力、浮點處理能力、數據傳輸速率）不變的情況下，使得信號處理模塊的面積降低為45 mm×45 mm，重量降低到103 g。

發表于：6/24/2024

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現[模擬設計][工業自動化]

基于信息安全的重要性以及芯片國產化的需求，同時為了提高信息安全技術的自主創新性，設計了一款應用于信息安全領域的安全芯片。該芯片以國密SM3算法為引擎核心，采用單總線通信方式，僅占用一個IO通信資源，協議支持1-wire總線協議，以滿足不同應用場景的需求。電路基于國內商用110 nm CMOS工藝線完成電路設計和制造。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm，經過流片后的測試和驗證，電路的通信功能正常穩定。SM3算法引擎性能高效快捷，電路性能優良。

發表于：6/24/2024

基于GPU的視頻SAR加速處理架構[通信與網絡][通信網絡]

視頻合成孔徑雷達（Video Synthetic Aperture Radar， ViSAR）可對目標區域實現動態監測，具備低時延、高分辨率的特點。高性能計算是ViSAR系統的關鍵技術。為滿足ViSAR系統的實時性要求，提出了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Unit， GPU）的ViSAR成像方案。該方案將極坐標格式算法（Polar Format Algorithm， PFA）部署到GPU上，使用并發流技術、異步并行技術等方法進行優化，并結合SAR成像的幀率與數據重疊率之間的關系，充分發揮GPU的計算性能。結果表明：本架構處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數據耗時0.17 s，較中央處理器（Central Processing Unit， CPU）平均加速32.8倍，有效解決了ViSAR系統的實時成像問題。

發表于：6/24/2024

用于主動學習的時序特征融合預測損失網絡[人工智能][工業自動化]

通過主動學習模型來選取最有價值的數據點進行標注是深度學習減少標注數據量的一種方式。預測損失模型是一類與任務無關的主動學習模型，該類模型在多個任務中都有不錯的表現。但是這類模型均不是端到端的模型，不斷變化的輸入特征會導致損失預測網絡在訓練時出現輸入偏差。提出了時序特征融合預測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明，提出的算法在各個任務中的性能與以往最先進的算法相比，平均提升約1.5%，與原預測損失模型相比，平均提升5%。

發表于：6/24/2024

基于FPGA的LVDS多通道視頻流自動校準設計與實現[嵌入式技術][通信網絡]

基于Micro-LED產品系列，設計了一種基于FPGA的LVDS自動校準多通道視頻流傳輸系統。系統平臺外掛GSV2011解碼芯片，把解碼得到的2K@120 Hz/4K@60 Hz視頻流信號，通過自定義封裝為80 bit數據推送到LYDNT27001恒流源顯示驅動芯片。系統中視頻流數據傳輸涉及多級FPGA芯片數據傳輸，使用LVDS低壓差分傳輸技術，在數據流傳輸過程中找到參考端和監視端信號，從而去調節SerDes中數據位對齊和采樣穩定性的問題。該系統視頻流數據通過LVDS多通道傳輸，傳輸速率可達10 Gb/s。此試驗工程表明，該系統能夠穩定、可靠、高效工作，具備一定的工程實用價值。

發表于：6/24/2024

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